Çinli yapay zeka firması DeepSeek, maliyetin çok altında önde gelen tekliflerle karşılaştırılabilir performans sunduğunu iddia eden çığır açıcı modeller sergileyerek ABD’li yapay zeka şirketlerine potansiyel bir rakip olarak ortaya çıktı. Şirketin Ocak ayı başında piyasaya sürülen mobil uygulaması son zamanlarda ABD, İngiltere ve Çin dahil olmak üzere büyük pazarlarda App Store listelerinde zirveye yerleşti ancak iddialarının doğru olup olmadığı konusunda şüphelerden kaçmadı.
AI odaklı quant hedge fonu High-Flyer’ın eski başkanı Liang Wenfeng tarafından 2023 yılında kurulan DeepSeek’in modelleri açık kaynaklıdır ve yanıt vermeden önce düşüncesini ifade eden bir akıl yürütme özelliğini içerir.
Wall Street’in tepkileri karışık. Aracı kurum Jefferies, Meta ve Microsoft’un (her biri bu yıl 60 milyar doları aşan) son harcama taahhütlerinin ardından DeepSeek’in etkili yaklaşımının “yatırım coşkusunun bir kısmını deldiği” konusunda uyarırken, Citi bu tür sonuçların gerçekten gelişmiş GPU’lar olmadan elde edilip edilmediğini sorguluyor.
Goldman Sachs, bu gelişmenin giriş engellerini azaltarak yerleşik teknoloji devleri ve startuplar arasındaki rekabeti yeniden şekillendirebileceğini öne sürerek daha geniş kapsamlı sonuçlar görüyor.
Wall Street analistlerinin DeepSeek’e kendi sözleriyle (bizimki vurgulanıyor) nasıl tepki verdiklerini burada bulabilirsiniz:
Jefferies
DeepSeek’in yapay zeka eğitimi için güçlü etkileri sermaye harcamalarının coşkusunun bir kısmını deliyor geçen hafta Stargate ve Meta’nın büyük taahhütlerinin ardından geldi. DeepSeek’in bilgi işlem gücünün çok küçük bir kısmıyla GPT-4o ile karşılaştırılabilir performans sunması sayesinde, inşaatçılar için potansiyel olumsuz sonuçlarYapay zeka oyuncuları üzerinde giderek artan yatırım harcamaları planlarını haklı çıkarma yönündeki baskı, sonuçta veri merkezi geliri ve kâr artışında daha düşük bir gidişata yol açabilir.
Daha küçük modeller iyi çalışabiliyorsa, akıllı telefon için potansiyel olarak olumlu. Yapay zeka tüketicilerin ilgisini çekmediği için yapay zekalı akıllı telefonlarda düşüş eğilimindeyiz. Telefonda daha büyük modelleri çalıştırmak için daha fazla donanım yükseltmesi (adv pkg+fast DRAM) gerekir, bu da maliyetleri artıracaktır. AAPL’nin modeli aslında MoE’yi temel alıyor ancak 3 milyar veri parametresi, hizmetleri tüketicilere faydalı kılmak için hâlâ çok küçük. Dolayısıyla DeepSeek’in başarısı bir miktar umut veriyor ancak AI akıllı telefonun kısa vadeli görünümü üzerinde hiçbir etkisi yok.
Çin LLM verimliliğinin peşinde koşan tek pazar çip kısıtlaması nedeniyle. Trump/Musk muhtemelen daha fazla kısıtlamanın Çin’i daha hızlı yenilik yapmaya zorlama riskinin farkındadır. Bu nedenle Trump’ın AI Yayılma politikasını gevşeteceğini düşünüyoruz.
Citi
DeepSeek’in başarısı çığır açıcı olsa da, kavramı sorgula Bu başarıların, ince ayar yapmak için gelişmiş GPU’lar kullanılmadan ve/veya Damıtma tekniği yoluyla nihai modelin dayandığı temel LLM’leri oluşturmadan gerçekleştirildiğini. ABD şirketlerinin en gelişmiş yapay zeka modelleri üzerindeki hakimiyetine potansiyel olarak meydan okunabilirken, kaçınılmaz olarak daha kısıtlayıcı bir ortamda ABD’nin daha gelişmiş çiplere erişiminin bir avantaj olacağını tahmin ediyoruz. Bu nedenle, önde gelen yapay zeka şirketlerinin, daha cazip $/TFLOP’lar sağlayan daha gelişmiş GPU’lardan uzaklaşmasını beklemiyoruz. Stargate gibi yakın zamanda yapılan yapay zeka sermaye harcaması duyurularını, gelişmiş çiplere olan ihtiyacın bir işareti olarak görüyoruz.
Bernştayn
Kısacası şuna inanıyoruz: 1) DeepSeek “OpenAI’yi 5 milyon dolara oluşturmadım”; 2) modeller harika görünüyor ama biz bunların mucize olduğunu düşünmüyorum; ve 3) ortaya çıkan Twitterverse hafta sonu panik abartılı görünüyor.
Bizim ilk tepkimiz paniği içermiyor (bundan çok uzak). DeepSeek’in eşdeğer model performansına ulaşma maliyetlerini örneğin 10 kat azaltmış olabileceğini kabul edersek, mevcut model maliyet yörüngelerinin zaten her yıl bu kadar arttığını da not ederiz (kötü şöhretli “ölçeklendirme yasaları…”) sonsuza kadar devam et. Bu bağlamda yapay zekanın ilerlemeye devam etmesi için bunun gibi yeniliklere (MEB, damıtma, karma hassasiyet vb.) İHTİYACIMIZ VAR. Yapay zekanın benimsenmesini arayanlar için, yarı analistler olarak biz Jevons paradoksuna (yani verimlilik kazanımlarının talepte net bir artışa yol açtığına) sıkı sıkıya inanıyoruz ve kilidi açılan herhangi bir yeni bilgi işlem kapasitesinin kullanım ve kullanım nedeniyle emilme ihtimalinin çok daha yüksek olduğuna inanıyoruz. Bu noktada talep artışı ve uzun vadeli harcama görünümünün etkilenmesi, çünkü bilgi işlem ihtiyaçlarının yapay zekada limitlerine ulaşmaya yakın olduğuna inanmıyoruz. Ayrıca DeepSeek tarafından uygulamaya konulan yeniliklerin, dünyanın diğer birçok yapay zeka laboratuvarındaki çok sayıda üst düzey yapay zeka araştırmacısı tarafından tamamen bilinmediğini düşünmek de abartı gibi görünüyor (açıkçası, büyük kapalı laboratuvarların geliştirme yapmak için ne kullandığını bilmiyoruz) ve kendi modellerini uygulamaya koydular, ancak benzer stratejileri kendilerinin de dikkate almadıklarına ve hatta belki de kullanmadıklarına inanamıyoruz).
Morgan Stanley
Bu raporların doğruluğunu teyit etmedik, ancak eğer doğruysa ve gelişmiş LLM gerçekten önceki yatırımın çok küçük bir kısmı karşılığında geliştirilebiliyorsa, üretken yapay zekanın giderek daha küçük bilgisayarlarda çalıştığını görebiliriz (süper bilgisayarlardan iş istasyonlarına, ofis bilgisayarlarına ve son olarak kişisel bilgisayarlara küçülme) ve SPE endüstrisi, üretken yapay zekaya olan talebin yayılmasıyla birlikte ilgili ürünlere (cips ve SPE) olan talebin artmasından faydalanabilir.
Goldman Sachs
Son gelişmelerle birlikte şunu da görüyoruz: 1) Sermaye zengini internet devleri ile start-up’lar arasındaki potansiyel rekabetözellikle mevcut modellerin maliyetinin çok altında bir maliyetle geliştirilen son yeni modellerle birlikte giriş engellerinin azaltılması göz önüne alındığında; 2) eğitimden daha fazla çıkarım yapmayaeğitim öncesi ile karşılaştırıldığında önemli ölçüde daha düşük hesaplama kaynakları gerektiren eğitim sonrası eğitime (akıl yürütme yetenekleri ve takviye yetenekleri dahil) artan vurgu ile; ve 3) performansları ve maliyet/fiyat rekabetçilikleri göz önüne alındığında, Çinli oyuncuların daha fazla küresel genişleme potansiyeli.
Çin’de, özellikle Tencent’in Weixin (WeChat) süper ürününü yaratması gibi Çin şirketlerinin internet çağında mobil uygulamalarda öncü olduğu To-C uygulamaları arasında, yapay zeka uygulamaları/yapay zeka temsilcilerine yönelik yarışın devam etmesini beklemeye devam ediyoruz. uygulama. To-C uygulamaları arasında ByteDance, geçtiğimiz yıl 32 yapay zeka uygulamasını piyasaya sürerek öncülük ediyor. Bunların arasında Doubao, yakın zamanda Doubao 1.5 Pro modeliyle güncellenen, en yüksek MAU’ya (yaklaşık 70 milyon) sahip Çin’de şu ana kadar en popüler AI Chatbot oldu. Uygulamalar/temsilciler arasında artan gelir akışlarının (abonelik, reklam) ve para kazanmaya yönelik nihai/sürdürülebilir yolun/pozitif birim ekonomisinin önemli olacağına inanıyoruz.
Altyapı katmanı için yatırımcıların odak noktası, maliyet/model bilgi işlem verimliliğinde önemli iyileşmeler olması durumunda, yapay zeka yatırım harcamalarına ilişkin pazar beklentileri ile bilgi işlem talebi arasında kısa vadede bir uyumsuzluk olup olmayacağına odaklandı. Çinli bulut/veri merkezi oyuncuları için, 2025’in odak noktasının çip kullanılabilirliği ve CSP’nin (bulut hizmet sağlayıcıları) yapay zeka odaklı bulut geliri büyümesinden ve altyapı/GPU kiralamanın ötesinde gelir katkısını artırma becerisine odaklanacağına inanmaya devam ediyoruz , AI iş yüklerinin ve AI ile ilgili hizmetlerin büyümeye ve ileriye dönük marjlara nasıl katkıda bulunabileceği. Bilgi işlem/eğitim/çıkarım maliyetlerinin daha da düşürülmesi, yapay zekanın daha fazla benimsenmesine yol açabileceğinden, uzun vadeli yapay zeka hesaplama talebindeki artış konusunda olumlu olmaya devam ediyoruz. Ayrıca çip mevcudiyetine bağlı olarak BBAT sermaye harcaması tahminlerine yönelik temel/ayı senaryolarımız için ana temalar raporumuzun 5. Temasına bakın; burada BBAT’ın toplam sermaye harcaması büyümesinin temel senaryomuzda (GSe: yıllık bazda +%38) 2025E’de devam etmesini bekliyoruz. Yapay zeka altyapısına devam eden yatırımların etkisiyle, güçlü bir 2024’e (GSe: yıllık bazda +%61) kıyasla biraz daha ılımlı bir ilerleme kaydettik.
JPMorgan
Her şeyden önce DeepSeek’in araştırma makaleleri ve modellerinin verimliliği çok önemli. DeepSeek’in High-Flyer’ın yaklaşık 50.000 huni GPU’larından (OpenAI’nin GPT-5’i eğittiğine inanılan kümeye benzer boyutta) ne ölçüde yararlandığı belli değil, ancak muhtemel görünen şey bunların maliyetleri önemli ölçüde düşürüyor olması (çıkarım maliyetleri). örneğin V2 modelleri için GPT-4 Turbo’nun 1/7’si olduğu iddia ediliyor. Bu hafta ABD’deki yapay zeka isimlerini etkilemeye başlayan yıkıcı (yeni olmasa da) iddiaları şu: “Daha fazla yatırım, daha fazla yeniliğe eşit değildir.” Liang: “Şu anda herhangi bir yeni yaklaşım göremiyorum, ancak büyük firmaların açık bir üstünlüğü yok. Büyük firmaların mevcut müşterileri var ancak nakit akışı işleri de onların yükü oluyor ve bu da onları her an kesintiye uğramaya karşı savunmasız hale getiriyor.” Ve GPT5’in hâlâ yayınlanmadığı sorulduğunda: “OpenAI bir tanrı değil; her zaman ön planda olmaları da gerekmiyor.”
UBS
Çin’de çok büyük yapay zeka eğitimi iş yükünü gördüğümüz ilk yıl olan 2024 boyunca, IDC talebinin %80-90’ından fazlası yapay zeka eğitimi tarafından yönlendirildi ve 1-2 hiper ölçekleyici müşteride yoğunlaştı; bu da nispeten uzak bir bölgedeki toptan hiper ölçekli IDC talebine dönüştü (şu gibi). güç tüketen yapay zeka eğitimi, kullanıcı gecikmesinden ziyade kullanım maliyetine duyarlıdır).
Yapay zeka eğitimi ve çıkarım maliyeti önemli ölçüde düşükse, daha fazla son kullanıcının işlerini geliştirmek veya yeni kullanım senaryoları geliştirmek için yapay zekadan yararlanmasını bekliyoruzözellikle perakende müşteriler. Bu tür IDC talebi, konuma daha fazla odaklanma (kullanıcı gecikmesi hizmet maliyetinden daha önemli olduğundan) ve dolayısıyla 1. kademe ve uydu şehirlerde bol miktarda kaynağa sahip IDC operatörleri için daha fazla fiyatlandırma gücü anlamına gelir. Bu arada, daha çeşitlendirilmiş bir müşteri portföyü aynı zamanda daha fazla fiyatlandırma gücü anlamına da gelecektir.
Daha fazla analistin tepkisi oldukça hikayeyi güncelleyeceğiz.
